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基于奇异值分解的双算法织物缺陷检测
被引量：
3
1
作者
郑兆伦
鲁玉军
《纺织学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2022年第11期59-67,共9页
针对难以有效地同时检测洞形缺陷和线形缺陷问题,提出一种基于奇异值分解的双算法织物缺陷检测方法。该方法首先对图像进行奇异值分解,通过对原图与特征值图进行布尔差集运算消除背景纹理并保留缺陷区域;然后采用均值滤波、直方图均值...
针对难以有效地同时检测洞形缺陷和线形缺陷问题,提出一种基于奇异值分解的双算法织物缺陷检测方法。该方法首先对图像进行奇异值分解,通过对原图与特征值图进行布尔差集运算消除背景纹理并保留缺陷区域;然后采用均值滤波、直方图均值化及方差阈值滤波消除纹理及噪声点的干扰;接着通过形态学处理确定缺陷位置;最后采用面积阈值和方差阈值的方式获取线形缺陷和洞形缺陷。实验结果表明:该方法不仅能够有效地检测洞形缺陷,而且在检测线形缺陷上也有很好的表现,并在准确率上明显高于传统算法,证明了本文算法的有效性和多用途性。
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关键词
织物缺陷检测
奇异值分解
方差
阈值
滤波
布尔差集运算
面积阈值滤波
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职称材料
题名
基于奇异值分解的双算法织物缺陷检测
被引量：
3
1
作者
郑兆伦
鲁玉军
机构
浙江理工大学机械工程学院
浙江理工大学龙港研究院
出处
《纺织学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2022年第11期59-67,共9页
基金
浙江省重点研发计划项目(2020C01084,2022C01242)
浙江理工大学龙港研究院项目(LGYJY2021004)。
文摘
针对难以有效地同时检测洞形缺陷和线形缺陷问题,提出一种基于奇异值分解的双算法织物缺陷检测方法。该方法首先对图像进行奇异值分解,通过对原图与特征值图进行布尔差集运算消除背景纹理并保留缺陷区域;然后采用均值滤波、直方图均值化及方差阈值滤波消除纹理及噪声点的干扰;接着通过形态学处理确定缺陷位置;最后采用面积阈值和方差阈值的方式获取线形缺陷和洞形缺陷。实验结果表明:该方法不仅能够有效地检测洞形缺陷,而且在检测线形缺陷上也有很好的表现,并在准确率上明显高于传统算法,证明了本文算法的有效性和多用途性。
关键词
织物缺陷检测
奇异值分解
方差
阈值
滤波
布尔差集运算
面积阈值滤波
Keywords
fabric defect detection
singular value decomposition
variance threshold filtering
Boolean difference set operation
area threshold filtering
分类号
TP391.4 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
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1
基于奇异值分解的双算法织物缺陷检测
郑兆伦
鲁玉军
《纺织学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2022
3
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